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2016 SAS Analytics Day Arora, Jacky Bhargava, Juhi Deshpande, Swapneel Kawitkar, Nachiket Musuku, Prashanth Reddy 2016 SAS Analytics Shootout: An Aging Population

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2016 SAS Analytics Day

Arora, JackyBhargava, Juhi

Deshpande, SwapneelKawitkar, Nachiket

Musuku, Prashanth Reddy

2016 SAS Analytics Shootout:An Aging Population

2016AnalyticsShootoutProblem

Data from the past, present and projections, our team has been asked to explain predict and plan for predicted changes that are associated with population shifts over the next 45 years

An Aging Population

Three key areas : Disease diagnoses, Labor force, Tax and Social security revenue.

ProblemUnderstanding

Projected to increase or decrease consistently over the time 

Diseases

Social Security and Tax Revenue

Labor Force Population

Peak impact of industry numbers 

More benefit claimers than tax payers revenue

DataExploration‐ TrendofDiseases

• Females are more prone to diseases than Males

• Except Asthma, all diseases show sudden rise after 2008 due to baby boomers

Gender wise disease prevalence over the years (JMP)

• Asthma is more prevalent for the age group 0‐17

• Cancer and Osteoarthritis peak for age groups 55‐74 due to baby boomer cohort

Age wise disease prevalence over the years (JMP)

DataExploration‐ TrendofLaborForce• Major contributor to labor force  lies in age group 25‐54 for all industries between 2000‐2010

• Baby boomer cohort affect theManagement industries themost, showing a steep increasefor age group 55‐64

Age wise labor force population prevalence over the years (JMP)

DataExploration‐ TrendofSocialSecurityTaxRate

• Social Security tax rate isincreasing over the years exceptfor year 1968 having a dip of 0.2%

• The tax rate has remain constantfrom 1990‐2015 at 12.40%

Social Security tax rate from 1937‐2015 (SAS EG)

DataPreparation• Merged datasets to figure out the relationship of the aging population in regards to Disease count, Labor Force and Social Security.

• Data sets created:Labor_Census

Disease_Census

Occupation_SS

• New variables created:Start_age

Type: IntervalBoomer

Type: Binary

• Variations in Social Security over the years

DataPreparation

Modeling• The target variable in disease data is Cases_in_1000s and labor force is Labor_Force_Pop

• ARIMA and Smoothing models were built for forecasting over the years 2015‐2060

• Selection criteria is MAPE(Mean Average Percentage Deviation)

ForecastingofCancerformalesbetweenagegroup25‐44

ForecastingofProduction,TransportationandMaterialMovingOccupationsforagegroup45‐64(SASForecastingStudio)

Forecasting of Cancer for males, age group 25‐44 (SASForecasting Studio)

Modeling

Evaluation• Septicemia on increasing trend, Osteoarthritis & Cancer show constant trend and Asthma & Dementia & Alzheimer’s on decline

• Except cancer, baby boomers are significantly affected by all diseases

• Savings in hospital costs of $4.5 million from 2025 onwards due to breakthrough

• Major conflicts observed in 2020 with baby boomer cohort in age group 55‐75

• Significant count of baby boomer retirees in Management and Sales sector in 2020 

• Retirement of baby boomer cohort offset by a surge in age group 25‐44

• Natural Resources and Construction sector shows a hike in age group 65+ 

Disease 2011‐2060

Labor Force 2015‐2060

Evaluation• Deficit in social security 

revenue from 2020 

onwards

• Lower social security 

payout

• Increased retirement age 

or increase of payroll 

taxes not adequate to 

tackle deficit

Social Security 2015‐2060

Social Security Revenue Pay‐in and Pay‐out comparison from 2015‐2060 and corresponding revenue

Conclusion&RecommendationDisease Prevalence

• Higher incidence of disease in baby boomer cohort, males more prone to Asthma and Cancer

• Technology improvement, precautionary measures and increased research to find cure and new drugs is of utmost importance

Labor Force• Major impact across all industries in 2020, Management industry affected most• Demand of healthcare professionals high, however increased employment not detected• Unemployment rate may go up to 11.4% by 2020, promotion of age group 25‐44 to managerial cadre with increased education required

Social Security• Social security collections will not keep with social security payouts• Increase in life expectancy will also lead to increased payouts• Contribution to 401K by employer proposed to be made higher than employee share 

SASShootout‐Group11NAME EMAIL

Bhargava, Juhi [email protected]

Arora, Jacky [email protected]

Musuku, Prashanth Reddy  [email protected]

Kawitkar, Nachiket  [email protected]

Deshpande, Swapneel  [email protected]

TeamInformationGroup 11 consist of 5 graduate students currently in the first year of Masters in Business Analytics program at the Spears School of Business at the Oklahoma State University

AcknowledgementWe would like to thank Dr. Goutam Chakraborty, Dr. Miriam McGaugh and their Teaching Assistants for their constant guidance, feedback and suggestions throughout this project